با پیش بینی هوش مصنوعی برای ادامه انفجار خود در سال 2025 ، فناوری همیشه در حال تحول هم فرصت های بی سابقه و هم چالش های پیچیده را برای سازمان ها در سراسر جهان ارائه می دهد. برای کمک به سازمانها و متخصصان امروز بیشترین ارزش را از هوش مصنوعی در سال 2025 تأمین می کنم ، من افکار خود را به اشتراک گذاشتم و روندهای هوش مصنوعی را برای امسال پیش بینی کردم.
سازمان ها باید از نظر استراتژیک برای هزینه هوش مصنوعی برنامه ریزی کنند
جهان همچنان در مورد پتانسیل هوش مصنوعی نشاط آور است. با این حال ، هزینه نوآوری هوش مصنوعی متریک است که سازمانها باید برای آن برنامه ریزی کنند. به عنوان مثال ، هوش مصنوعی به GPU احتیاج دارد ، اما بسیاری از CSP ها از GPU های N-1 ، N-2 یا قدیمی تر که منحصراً برای بار کاری AI ساخته نشده اند ، استقرار بیشتری دارند. همچنین ، GPU های ابر می توانند در مقیاس ممنوع باشند و به راحتی با رشد/مقیاس پروژه ها (هزینه بیشتر) برای توسعه دهندگان روشن می شوند. علاوه بر این ، خرید GPU (اگر قادر به تهیه آن به دلیل کمبود باشد) برای استفاده در پیش از این نیز می تواند یک پیشنهاد بسیار گران قیمت با تراشه های فردی باشد که به خوبی در ده ها هزار دلار هزینه دارد. در نتیجه ، سیستم های سرور ساخته شده برای خواستار بار کاری هوش مصنوعی ، هزینه های بسیاری با هزینه های عملیاتی بخش (OPEX) برای بسیاری از آنها ممنوع است. در سال 2025 ، مشتریان سازمانی باید هزینه های هوش مصنوعی خود را تعیین کرده و سطح بودجه توسعه هوش مصنوعی را دوباره همگام سازی کنند. با وجود بسیاری از بخش های خاموش که اکنون ابتکار عمل می کنند و ابزارهای هوش مصنوعی خود را می سازند ، شرکت ها می توانند سهواً هزاران نفر را برای استفاده های کوچک یا خاموش از GPU مبتنی بر ابر و نیاز آنها برای موارد محاسبات AI صرف کنند ، که همه آنها را ترک می کنند (به ویژه اگر کاربران ترک کنند. این موارد در حال اجرا است).
مدل های منبع باز باعث افزایش دموکراتیک سازی چندین مورد استفاده از هوش مصنوعی می شوند
در سال 2025 ، فشار زیادی برای سازمانها برای اثبات ROI از پروژه های هوش مصنوعی و بودجه های مرتبط وجود خواهد داشت. با استفاده از هزینه کم کد یا بدون ابزار کد شرکت ها برای ساخت برنامه های هوش مصنوعی با استفاده از ISV های محبوب ، همچنان به دنبال مدل های منبع باز هستند که به جای آموزش و ساخت از ابتدا ، راحت تر تنظیم می شوند. مدل های منبع آزاد تنظیم دقیق تر از منابع هوش مصنوعی موجود (افراد ، بودجه و/یا محاسبه قدرت) استفاده می کنند و به توضیح اینکه چرا در حال حاضر بیش از 900K+ (و در حال رشد) مدل های موجود برای بارگیری در بغل کردن چهره به تنهایی وجود دارد. با این حال ، هنگامی که شرکت ها شروع به کار می کنند مدل های منبع باز، امنیت و استفاده از نرم افزار منبع باز ، چارچوب ، کتابخانه ها و ابزارها در سراسر سازمان های خود بسیار مهم خواهد بود. توافق اخیر Lenovo با آناکوندا نمونه ای عالی از این پشتیبانی است ، جایی که نمونه کارها ایستگاه کاری Lenovo Intel و Anaconda Navigator به ساده سازی گردش کار علوم داده کمک می کند.
انطباق هوش مصنوعی به یک روش استاندارد تبدیل می شود
تغییر در خط مشی هوش مصنوعی ، محاسبات AI را به منبع داده های شرکت نزدیک تر می کند و بیشتر در محل (به ویژه برای مراحل توسعه هوش مصنوعی یک پروژه یا گردش کار). با نزدیکتر شدن هوش مصنوعی به هسته اصلی بسیاری از مشاغل ، از یک کار موازی یا ویژه ویژه به سمت آن در راستای بسیاری از کارکردهای اصلی تجارت حرکت می کند. اطمینان از اینکه AI سازگار است و مسئولیت آن یک هدف واقعی امروز است ، بنابراین با حرکت به سال 2025 ، بیشتر به یک روش استاندارد تبدیل می شود و بخشی از بلوک های اساسی ساختاری برای پروژه های هوش مصنوعی در شرکت را تشکیل می دهد. در لنوو ، ما کمیته AI مسئول، متشکل از گروه متنوعی از کارمندان که تضمین می کنند راه حل ها و محصولات مطابق با استانداردهای امنیتی ، اخلاقی ، حریم خصوصی و شفافیت هستند. این گروه استفاده و اجرای هوش مصنوعی را بر اساس ریسک بررسی می کند و از سیاست های امنیتی به طور مداوم برای هماهنگی با موضع ریسک و رعایت نظارتی استفاده می کند. رویکرد فراگیر کمیته به تمام ابعاد هوش مصنوعی می پردازد و از انطباق جامع و کاهش کلی ریسک اطمینان می دهد.
ایستگاه های کاری به عنوان ابزارهای کارآمد AI در داخل و خارج از دفتر ظاهر می شوند
استفاده از ایستگاه های کاری به عنوان وسایل قدرتمندتر و وسایل هوش مصنوعی مبتنی بر دپارتمان در حال افزایش است. به عنوان مثال ، نمونه کارها ایستگاه کاری Lenovo ، با استفاده از AMD ، به رسانه ها و متخصصان سرگرمی کمک می کند تا شکاف بین انتظارات و منابع مورد نیاز برای ارائه بالاترین محتوای بصری وفاداری را ایجاد کنند. به لطف فاکتور و ردپای کوچک آنها ، آکوستیک کم ، نیازهای قدرت استاندارد و استفاده از سیستم عامل های مبتنی بر مشتری ، می توان آنها را به راحتی به عنوان راه حل های استنتاج AI که در آن سرورهای سنتی تر ممکن است مناسب نباشند ، مستقر کنند. مورد استفاده دیگر در گردش کار استاندارد صنعت است که در آن تجزیه و تحلیل داده های پیشرفته AI می تواند ارزش واقعی کسب و کار را ارائه دهد و بسیار مناسب برای نمایش های C Suite است که سعی در ایجاد تغییر دارد. موارد دیگر استفاده از ابزارهای خاص AI دامنه کوچکتر است که توسط افراد برای استفاده خودشان ایجاد می شود. این ابزارهای صرفه جویی در کارآیی می توانند به ابرقدرت های هوش مصنوعی تبدیل شوند و می توانند همه چیز را از MS Copilot ، Chatbots خصوصی گرفته تا دستیاران هوش مصنوعی شخصی شامل کنند.
پتانسیل AI را در سال 2025 به حداکثر برسانید
هوش مصنوعی یکی از سریعترین تحولات فناوری در دوره ما است و به هر صنعت به عنوان یک فناوری تحول آمیز تبدیل می شود که باعث افزایش کارآیی برای همه می شود-نتایج سریعتر و با ارزش تر تجارت را فراهم می کند.
هوش مصنوعی ، از جمله دستگاه و یادگیری عمیق و هوش مصنوعی با LLMS ، برای ساخت و حفظ اطلاعات مورد نیاز برای تجربه های AI مشتری بدون درز ، به قدرت محاسباتی عظیم نیاز دارد. در نتیجه ، سازمان ها باید اطمینان حاصل کنند که از راه حل های دسک تاپ و ایمن و ایمن و محاسبات موبایل برای انقلابی و تقویت گردش کار متخصصان AI و دانشمندان داده استفاده می کنند.
